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1.2万亿个晶体管!美初创公司推出史上最大AI计算芯片

www.nk7x.cn2019-09-13

原始半导体投资联盟2013.1.21我想分享

据BBC新闻报道,当地时间8月19日,加州人工智能创业公司Cerebras Systems公布了全球最大的芯片,该芯片名为“The Cerebras Wafer Scale Engine”(以下简称WSE),拥有1.2万亿个晶体管,但仅略大于标准iPad。

根据该公司的数据,42,225平方米的WSE芯片拥有400,000个核心,比NVIDIA最大的GPU大56.7倍。这些内核通过细粒度,硬件范围内网状网络通信网络连接。共同提供每秒100 PB的总带宽。同时,它比NVIDIA快约3000倍,存储带宽高达1000倍。

值得一提的是,大多数芯片现在都是基于12英寸硅片的多芯片集成。但Cerebras Systems的WSE芯片是一个独立的芯片,晶体管在单晶硅晶圆上相互连接。互连设计允许所有晶体管作为一个整体以高速运行。

可以说,有史以来最大的芯片WSE诞生于人工智能计算。

这种强大的能力来自于芯片上的1.2万亿个晶体管。1971年,英特尔开发了4004处理器,只有2300个晶体管和一个以上的晶体管,这可以将计算能力再提高一点。其次,它的芯片结构设计和芯片互连和通信方案也非常先进,使得1.2万亿晶体管之间的协同非常同步,延迟了纳秒级。在运行时,这个1.2万亿个晶体管就像一个同步的晶体管。

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Minebras Systems首席执行官费尔德曼在一份声明中说:“该公司的WSE芯片是为人工智能设计的,它包含了一些基本的创新,这些创新解决了几十年来限制芯片尺寸的技术挑战,如交叉连接、产量。电源输出和包装。每一个架构决策都是为了优化人工智能工作的性能。因此,WSE芯片提供了基于工作负载的成百上千的现有解决方案,而功耗和空间都很小。一千倍的表现。

Linley Group首席分析师Linley Gwennap在一份声明中表示:“小脑系统在晶片级封装技术上取得了巨大进步,在一块硅上的处理性能远远超过任何人。为了实现这一壮举,公司解决了数十年来困扰行业的一系列工程挑战,包括实现高速模到模通信、解决制造缺陷、包装此类大芯片、提供高密度电源和冷却。系统。”。

Tirias Research的首席分析师和创始人Tim McGregor在一份声明中表示:“到目前为止,重新配置的GPU已经满足了对计算能力的人工智能的巨大需求。今天的解决方案是重新配置数百个.GPU连接在一起,它需要几个月的时间才能安装,使用数百千瓦的功率,并广泛修改人工智能软件,甚至数月才能实现功能。相比之下,单芯片WSE芯片绝对尺寸可实现更多计算,更高性能内存和更大带宽.WSE芯片避免通过晶圆级封装集成实现连接松散,内存缓慢,基于缓存和图形中心处理器芯片固有的传统性能限制。“ (校对/Jurnan)

本文为第一作者的原创,未经授权不得转载

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据BBC新闻报道,当地时间8月19日,加州人工智能创业公司Cerebras Systems公布了全球最大的芯片,该芯片名为“The Cerebras Wafer Scale Engine”(以下简称WSE),拥有1.2万亿个晶体管,但仅略大于标准iPad。

根据该公司的数据,42,225平方米的WSE芯片拥有400,000个核心,比NVIDIA最大的GPU大56.7倍。这些内核通过细粒度,硬件范围内网状网络通信网络连接。共同提供每秒100 PB的总带宽。同时,它比NVIDIA快约3000倍,存储带宽高达1000倍。

值得一提的是,大多数芯片现在都是基于12英寸硅片的多芯片集成。但Cerebras Systems的WSE芯片是一个独立的芯片,晶体管在单晶硅晶圆上相互连接。互连设计允许所有晶体管作为一个整体以高速运行。

可以说,有史以来最大的芯片WSE诞生于人工智能计算。

这种强大的能力来自其芯片上1.2万亿个晶体管。 1971年,英特尔开发出4004处理器,只有2,300个晶体管和一个晶体管,可以将计算能力提高一个点。其次,其芯片架构设计和芯片互连以及通信方案也非常先进,使1.2万亿个晶体管之间的协同作用非常同步,延迟了纳秒级别。在运行时,这个1.2万亿个晶体管就像一个晶体管同步。

Cerebras Systems首席执行官费尔德曼在一份声明中表示,“该公司的WSE芯片专为人工智能而设计,包含基本创新,可解决数十年来限制芯片尺寸的技术挑战,例如交叉连接,产量,功率输出和封装。每个架构决策都是为了优化人工智能工作的性能。因此,WSE芯片可以提供数百或数千个基于工作负载的现有解决方案,而且功耗和空间都很小。性能提升了一倍。“

Linley Group首席分析师Linley Gwennap在一份声明中表示:“Cerebras Systems在晶圆级封装技术方面取得了长足进步,而且硅片的加工性能远远超过任何人。为了实现这一目标,公司拥有解决了困扰行业数十年的一系列工程挑战,包括实现高速芯片到模式通信,解决制造缺陷,封装大型芯片,提供高密度电源和冷却系统。“

Tirias Research的首席分析师和创始人Tim McGregor在一份声明中表示:“到目前为止,重新配置的GPU已经满足了对计算能力的人工智能的巨大需求。今天的解决方案是重新配置数百个.GPU连接在一起,它需要几个月的时间才能安装,使用数百千瓦的功率,并广泛修改人工智能软件,甚至数月才能实现功能。相比之下,单芯片WSE芯片绝对尺寸可实现更多计算,更高性能内存和更大带宽.WSE芯片避免通过晶圆级封装集成实现连接松散,内存缓慢,基于缓存和图形中心处理器芯片固有的传统性能限制。“ (校对/Jurnan)

本文为第一作者的原创,未经授权不得转载

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